Покерът ли е в основата на днешното развитие на изкуствения интелект?

В рамките на едва няколко десетилетия след историческата шахматна победа на Deep Blue над Гари Каспаров през 1997 г. ролята на изкуствения интелект (ИИ) в логическите игри стигна до футуристични върхове. Докато успехите на AI срещу опоненти в шаха и китайската игра представляваха значителни етапи в развитието на технологията, покерът се очерта като особено полезно поле за тестване на способностите на ИИ. За разлика от другите две умствени игри, покерът съчетава математическа сложност с психологически похвати, което го прави идеална среда за обучение на AI системи в това да се справят с несигурността в реалния свят и задачите, които са призовани да изпълняват.

Привлекателността на покера като платформа за обучение на AI се крие в основните характеристики и похвати на тази игра. Докато в шаха и го всички фигури са видими и за двамата играчи, покерът е игра с несъвършена информация. Играчите трябва да вземат решения, без да знаят картите на опонентите си, което ги принуждава да мислят за вероятности и възможни сценарии преди да вземат решение за действие. Това представлява паралел с много ситуации от реалния свят, при които вземащите решения трябва да действат с непълна информация. Освен това покерът изисква разбиране на противниковите подходи, управление на ресурси и използване на заблуда срещу противника – умения, които са ценни далеч отвъд игралната маса.

През последното десетилетия AI отбеляза забележителни постижения в своето развитие демонстрирано именно чрез покер. През 2017 г. моделът Libratus, разработен от университета Карнеги Мелон, влезе в новинарските заглавия, като победи четирима топ професионални покер играчи в хедс-ъп Texas Hold'em без ограничение на „пот-а“ (вероятно най-трудната версия на тази игра с карти). Този успех бе последван от още по-впечатляващо постижение през 2019 г., когато Pluribus, създаден от AI лабораторията на Facebook и Карнеги Мелон, стана първият AI, който победи редица професионални покер играчи в Hold’em за шест играча без лимит. Тези победи представляват значителен напредък в способността на AI да се справя с множество опоненти и сложно вземане на решения при несигурност. Други AI модели, които са тествани чрез покер са Polaris и Cepheus на Университета в Алберта и Claudico на Карнеги Мелон.

Методиките за обучение зад тези покер ИИ са многостранни и продължително усъвършенствани след всеки тест. Повечето от тези модели разчитат на самообучение, при което системата се подобрява, като играе безброй игри сама срещу себе си. Това е комбинирано със сравнителна математическа техника, която помага на ИИ да оцени потенциалните резултати от различни решения, които би могъл да вземе. AI системите трябва също така да разработят устойчиви стратегии за залагане, които да балансират агресията с предпазливостта, като същевременно поддържат непредсказуемостта, за да избегнат разгадаване на игровия подход от страна на опонентите.

Ползите от тези развития в областта на компютърните науки се простират далеч отвъд покер масата. Технологиите, разработени за AI в областта на покера, намират приложения в различни области. В бизнеса покер стратегиите предприети от AI могат да спомогнат за подобрено вземане на решения в несигурна среда. Експертите по киберсигурност също могат да се възползват от развитието на ИИ и неговите покер стратегии, за да разработят по-добри системи за откриване на заплахи, тъй като и двата домейна включват вземане на решения с непълна информация срещу опоненти, които следват изградени тактики и стратегии. Фирми за управление и търговия на финансови инструменти също са особено заинтересовани от способността на AI да управлява риска и да взема решения под напрежение. демонстрирани именно чрез успехите в покера.

Бъдещето на AI и играта на карти продължава да се развива в симбиоза, като изследователите разширяват границите на възможното в тази сфера. Въпреки че настоящите системи са усвоили много аспекти на играта, остават предизвикателства в области като адаптиране към различни стилове на игра и поддържане на производителността в различни покер варианти. Въпреки това, по-широките очаквания за развитието на AI са ясни: покерът се оказва безценна тестова площадка за разработване на системи, които могат да се справят в ситуации с високо ниво на несигурност, да управляват риска и да вземат сложни решения в среди с непълна информация.